自动驾驶

Seeing Roads Through Words: A Language-Guided Framework for RGB-T Driving Scene Segmentation

通过文字看道路：一种语言引导的RGB-T驾驶场景分割框架

Ruturaj Reddy, Hrishav Bakul Barua, Junn Yong Loo, Thanh Thi Nguyen, Ganesh Krishnasamy

机构 * National University of Singapore（新加坡国立大学） ； University of Technology Sydney（悉尼科技大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 提出CLARITY框架，利用视觉语言模型先验动态调整RGB-T融合策略，并引入暗目标语义保留和层次化解码器，在MFNet数据集上达到62.3% mIoU和77.5% mAcc的新SOTA。

Mitigating Object Hallucinations in LVLMs via Attention Imbalance Rectification

通过注意力不平衡修正减轻LVLM中的对象幻觉

Han Sun, Qin Li, Peixin Wang, Min Zhang

机构 * Shanghai Key Laboratory of Trustworthy Computing, East China Normal University（上海可信计算实验室，东华大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV、cs.AI

AI总结 发现多模态和token间注意力不平衡是对象幻觉的因果因素，提出轻量级解码干预方法AIR，通过重新分配注意力权重修正不平衡，在多个基准上减少幻觉达35.1%，并提升通用能力。

Comments CVPR 2026 Findings Track, code is available at https://github.com/Ice-wave/AIR

Reasoning in Computer Vision: Taxonomy, Models, Tasks, and Methodologies

计算机视觉中的推理：分类、模型、任务与方法论

Ayushman Sarkar, Zhenyu Yu, Mohd Yamani Idna Idris

机构 * Department of Computer Science and Engineering, Birbhum Institute of Engineering and Technology（计算机科学与工程系，比罗尔理工学院） ； College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（计算机科学与人工智能学院，复旦大学） ； Faculty of Computer Science and Information Technology, Universiti Malaya（计算机科学与信息技术学院，马来亚大学） 纠错

专题命中 感知 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文对计算机视觉中的推理进行系统分类，涵盖关系、符号、时间、因果和常识推理，并综述了从图模型到多模态大语言模型的实现方法及评估协议，指出开放挑战并设定未来研究方向。

Explainable deep learning improves human mental models of self-driving cars

可解释深度学习提升人类对自动驾驶汽车的心理模型

Eoin M. Kenny, Akshay Dharmavaram, Sang Uk Lee, Tung Phan-Minh, Shreyas Rajesh, Yunqing Hu, Laura Major, Momchil S. Tomov, Julie A. Shah

机构 * Computer Science & Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL), Massachusetts Institute of Technology（计算机科学与人工智能实验室（CSAIL），麻省理工学院） ； Motional AD Inc.（Motional AD公司） ； Department of Psychology and Center for Brain Science, Harvard University（心理学系和大脑科学中心，哈佛大学） ； Department of Aeronautics and Astronautics, Massachusetts Institute of Technology（航空与宇航系，麻省理工学院） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：self-driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.AI

AI总结 提出概念包装网络（CW-Net），在真实自动驾驶车上实现可解释规划，通过因果性概念解释提升驾驶员对车辆行为的预测能力，尤其在意外场景中。

Comments MST & JAS contributed equally to this work

CoIRL-AD: Collaborative-Competitive Imitation-Reinforcement Learning in Latent World Models for Autonomous Driving

CoIRL-AD：面向自动驾驶的潜在世界模型中的协作-竞争模仿-强化学习

Xiaoji Zheng, Ziyuan Yang, Yanhao Chen, Yuhang Peng, Yuanrong Tang, Gengyuan Liu, Bokui Chen, Jiangtao Gong

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） ； Tsinghua University（清华大学） 纠错

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(title,abstract)；分类 cs.RO、cs.CV

AI总结 提出CoIRL-AD框架，通过解耦模仿学习与强化学习、利用潜在世界模型进行长时程奖励估计以及引入竞争机制，在离线训练中提升自动驾驶的鲁棒性，尤其在跨城市泛化和长尾场景中表现优异。

Comments 19 pages, 22 figures, ICML 2026

Data-driven invariant set for nonlinear systems with application to command governors

非线性系统的数据驱动不变集及其在指令调节器中的应用

Ali Kashani, Claus Danielson

专题命中 端到端驾驶 ：autonomous driving(abstract)

AI总结 提出直接数据驱动方法合成未建模非线性系统的正不变集，用于设计约束满足的指令调节器，通过半定规划学习平方和类李雅普诺夫函数，并利用Lipschitz性质保证鲁棒性。

Journal ref Automatica, 172, 112010 (2005)

MapDream: Task-Driven Map Learning for Vision-Language Navigation

MapDream: 面向视觉-语言导航的任务驱动地图学习

Guoxin Lian, Shuo Wang, Yucheng Wang, Yongcai Wang, Maiyue Chen, Kaihui Wang, Bo Zhang, Zhizhong Su, Deying Li, Zhaoxin Fan

机构 * University of Science and Technology of China（中国科学技术大学） 纠错

专题命中 BEV与占用 ：BEV(abstract,abstract_cn)；分类 cs.RO、cs.CV、cs.AI

AI总结 提出MapDream框架，通过自回归鸟瞰图生成联合学习地图与动作预测，在R2R-CE和RxR-CE上达到单目最优性能。

RLPR: Radar-to-LiDAR Place Recognition via Two-Stage Asymmetric Cross-Modal Alignment for Autonomous Driving

RLPR：面向自动驾驶的两阶段非对称跨模态对齐雷达-激光雷达地点识别

Zhangshuo Qi, Jingyi Xu, Luqi Cheng, Shichen Wen, Guangming Xiong

机构 * Beijing Institute of Technology（北京理工大学） ； Shanghai Jiaotong University（上海交通大学） 纠错

专题命中 激光雷达 ：autonomous driving(title,abstract)；LiDAR(title,abstract)；分类 cs.CV

AI总结 提出RLPR框架，通过双流网络提取结构特征，并利用两阶段非对称跨模态对齐策略，实现雷达与激光雷达之间的鲁棒地点识别，在四个数据集上达到最优性能。

Comments Accepted by IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L) 2026

GenZ-LIO: Generalizable LiDAR-Inertial Odometry Beyond Confined--Open Boundaries

GenZ-LIO: 超越受限与开放边界的可泛化激光雷达-惯性里程计

Daehan Lee, Hyungtae Lim, Seongjun Kim, Soonbin Rho, Changhyeon Lee, Sanghyun Park, Junwoo Hong, Eunseon Choi, Hyunyoung Jo, Soohee Han

机构 * Computational Control Engineering Laboratory (CoCEL), Department of Convergence IT Engineering and Electrical Engineering, Pohang University of Science and Technology (POSTECH), Pohang 37673, South Korea（convergence 信息技术工程与电气工程系 计算控制工程实验室，POSTECH 首尔大学（Pohang University of Science and Technology）, Pohang 37673, South Korea） ； Laboratory for Information & Decision Systems (LIDS), Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02139, USA（信息与决策系统实验室，麻省理工学院（Massachusetts Institute of Technology）, Cambridge, MA 02139, USA） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出GenZ-LIO框架，通过尺度自适应体素化、混合度量状态更新和体素剪枝对应搜索，解决受限与开放空间过渡导致的鲁棒性和效率下降问题，在42个序列上保持稳定估计。

Comments 21 pages, 12 figures

AC-LIO: Towards Asymptotic Compensation for Distortion in LiDAR-Inertial Odometry via Selective Intra-Frame Smoothing

AC-LIO：通过选择性帧内平滑实现激光雷达-惯性里程计中畸变的渐近补偿

Tianxiang Zhang, Xuanxuan Zhang, Wenlei Fan, Xin Xia, Huai Yu, Lin Wang, You Li

机构 * State Key Laboratory of Information Engineering in Surveying, Mapping and Remote Sensing (LIESMARS), Wuhan University, China（信息工程测绘遥感国家重点实验室（LIESMARS），武汉大学，中国） ； Department of Mechanical Engineering, University of Michigan-Dearborn（密歇根大学迪尔伯恩分校机械工程系） ； Electronic Information School, Wuhan University, China（武汉大学电子信息学院，中国） ； School of Electrical and Electronic Engineering, Nanyang Technological University, Singapore（南洋理工大学电子电气工程学院，新加坡） 纠错

专题命中 激光雷达 ：LiDAR(title,abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出AC-LIO框架，通过渐近反向传播更新项并在收敛准则指导下补偿残余运动畸变，以最小计算开销提升离散状态LIO系统精度，在长期大尺度定位中平均RMSE降低30.4%。

Comments 11 pages, 9 figures

DynNPC: Finding More Violations Induced by ADS in Simulation Testing through Dynamic NPC Behavior Generation

DynNPC：通过动态NPC行为生成在仿真测试中发现更多由ADS引发的违规

You Lu, Yifan Tian, Dingji Wang, Bihuan Chen, Xin Peng

机构 * College of Computer Science and Artificial Intelligence, Fudan University（计算机科学与人工智能学院，复旦大学） 纠错

专题命中 仿真评测 ：autonomous driving(abstract)；分类 cs.RO

AI总结 提出DynNPC框架，让NPC车辆在仿真执行中根据交通信号和自车行为动态生成驾驶策略，以生成更多由自动驾驶系统（ADS）引发的违规场景，提升测试效率。

Comments Accepted by TOSEM 2026